python画带地图投影散点

在Python中，我们可以使用matplotlib库和geopandas库结合来进行地理空间数据分析，并绘制带地图投影的散点图。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，确保已经安装了必要的库，如`matplotlib`, `geopandas`和可能的地图投影库（例如`cartopy`）。

pip install matplotlib geopandas cartopy

2. 导入所需的库：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import MarkerCollection
import cartopy.crs as ccrs

3. 加载数据，这里假设你有一个包含地理位置信息和散点数据的GeoDataFrame：

# 假设df是一个GeoDataFrame，包含'geometry'列和你需要的其他列
gdf = gpd.read_file('your_data.shp')

4. 设置地图投影。比如使用Mercator投影：

projection = ccrs.Mercator()

5. 创建散点图，并添加地理坐标轴：

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': projection})

# 使用点的几何形状绘制散点
points = gdf['geometry'].apply(lambda x: (x.x, x.y))
scattered_points = MarkerCollection(points, cmap='viridis', zorder=2)

# 添加到地图上
ax.add_collection(scattered_points)

6. 添加颜色编码（如果有的话），并设置标题、标签等：

cmap = plt.cm.get_cmap('viridis')
norm = plt.Normalize(vmin=gdf['your_column'].min(), vmax=gdf['your_column'].max())
scattered_points.set_array(gdf['your_column'])
scattered_points.set_cmap(cmap)
ax.colorbar(scattered_points, label='Your Column')

ax.set_title('Map with Projected Scatter Plot')
ax.set_extent(gdf.total_bounds)  # 设置地图边界

7. 最后显示地图：

plt.show()